特定の地域のさまざまな気温を表現するために、4D散布図グラフを作成しました。凡例を作成すると、凡例には正しいシンボルと色が表示されますが、それを通る線が追加されます。私が使用しているコードは以下の通りです:
colors=['b', 'c', 'y', 'm', 'r']
lo = plt.Line2D(range(10), range(10), marker='x', color=colors[0])
ll = plt.Line2D(range(10), range(10), marker='o', color=colors[0])
l = plt.Line2D(range(10), range(10), marker='o',color=colors[1])
a = plt.Line2D(range(10), range(10), marker='o',color=colors[2])
h = plt.Line2D(range(10), range(10), marker='o',color=colors[3])
hh = plt.Line2D(range(10), range(10), marker='o',color=colors[4])
ho = plt.Line2D(range(10), range(10), marker='x', color=colors[4])
plt.legend((lo,ll,l,a, h, hh, ho),('Low Outlier', 'LoLo','Lo', 'Average', 'Hi', 'HiHi', 'High Outlier'),numpoints=1, loc='lower left', ncol=3, fontsize=8)
Line2Dを
Scatterと
scatterに変更してみました。Scatter
はエラーを返し、scatter
はグラフを変更しエラーを返しました。
scatterで、
range(10)`をデータポイントを含むリストに変更しました。各リストには、x、y、zのいずれかの変数が含まれています。
lo = plt.scatter(xLOutlier, yLOutlier, zLOutlier, marker='x', color=colors[0])
ll = plt.scatter(xLoLo, yLoLo, zLoLo, marker='o', color=colors[0])
l = plt.scatter(xLo, yLo, zLo, marker='o',color=colors[1])
a = plt.scatter(xAverage, yAverage, zAverage, marker='o',color=colors[2])
h = plt.scatter(xHi, yHi, zHi, marker='o',color=colors[3])
hh = plt.scatter(xHiHi, yHiHi, zHiHi, marker='o',color=colors[4])
ho = plt.scatter(xHOutlier, yHOutlier, zHOutlier, marker='x', color=colors[4])
plt.legend((lo,ll,l,a, h, hh, ho),('Low Outlier', 'LoLo','Lo', 'Average', 'Hi', 'HiHi', 'High Outlier'),scatterpoints=1, loc='lower left', ncol=3, fontsize=8)
これを実行すると、凡例はもはや存在せず、隅に小さな白い箱があり、そこには何も入っていない状態になっています。
何かアドバイスはありますか?
以下のサンプルコードのように、matplotlib.pyplot
モジュールのscatter
メソッドを使えばうまくいくはずです(少なくともmatplotlib 1.2.1 と Python 2.7.5 では)。また、散布図を使用する場合は、凡例呼び出しで numpoints=1
ではなく scatterpoints=1
を使用して、各凡例エントリに1点のみを持つようにします。
以下のコードでは、同じ範囲を何度もプロットするのではなく、ランダムな値を使用し、すべてのプロットが見えるようにしました(つまり、互いに重ならないようにしました)。
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import random
colors = ['b', 'c', 'y', 'm', 'r']
lo = plt.scatter(random(10), random(10), marker='x', color=colors[0])
ll = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[0])
l = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[1])
a = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[2])
h = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[3])
hh = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[4])
ho = plt.scatter(random(10), random(10), marker='x', color=colors[4])
plt.legend((lo, ll, l, a, h, hh, ho),
('Low Outlier', 'LoLo', 'Lo', 'Average', 'Hi', 'HiHi', 'High Outlier'),
scatterpoints=1,
loc='lower left',
ncol=3,
fontsize=8)
plt.show()
。
凡例は Axes3D
インスタンスの scatter
メソッドが返す Patch3DCollection
をサポートしていないので、3D で散布図を描くには、plot
メソッドを使用します。markerstyleを指定するには、以下の例のように、メソッド呼び出しの位置引数としてこれを含めることができます。オプションとして、 linestyle
と marker
の両方のパラメータに引数を指定することもできます。
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import random
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
colors=['b', 'c', 'y', 'm', 'r']
ax = plt.subplot(111, projection='3d')
ax.plot(random(10), random(10), random(10), 'x', color=colors[0], label='Low Outlier')
ax.plot(random(10), random(10), random(10), 'o', color=colors[0], label='LoLo')
ax.plot(random(10), random(10), random(10), 'o', color=colors[1], label='Lo')
ax.plot(random(10), random(10), random(10), 'o', color=colors[2], label='Average')
ax.plot(random(10), random(10), random(10), 'o', color=colors[3], label='Hi')
ax.plot(random(10), random(10), random(10), 'o', color=colors[4], label='HiHi')
ax.plot(random(10), random(10), random(10), 'x', color=colors[4], label='High Outlier')
plt.legend(loc='upper left', numpoints=1, ncol=3, fontsize=8, bbox_to_anchor=(0, 0))
plt.show()
。
ここでは、より簡単な方法を紹介します(出典:こちら):
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import rand
fig, ax = plt.subplots()
for color in ['red', 'green', 'blue']:
n = 750
x, y = rand(2, n)
scale = 200.0 * rand(n)
ax.scatter(x, y, c=color, s=scale, label=color,
alpha=0.3, edgecolors='none')
ax.legend()
ax.grid(True)
plt.show()
そして、あなたはこれを手に入れる:
伝説の物件はこちらをご覧ください。
matplotlibバージョン3.1.1以降を使用している場合は、次の操作を試すことができます。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
x = [1, 3, 4, 6, 7, 9]
y = [0, 0, 5, 8, 8, 8]
classes = ['A', 'B', 'C']
values = [0, 0, 1, 2, 2, 2]
colours = ListedColormap(['r','b','g'])
scatter = plt.scatter(x, y,c=values, cmap=colours)
plt.legend(handles=scatter.legend_elements()[0], labels=classes)
。。
他の回答は少し複雑なようですが、scatter関数にパラメータ 'label'を追加すれば、それがプロットの凡例になるのでしょう。
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import random
colors = ['b', 'c', 'y', 'm', 'r']
lo = plt.scatter(random(10), random(10), marker='x', color=colors[0],label='Low Outlier')
ll = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[0],label='LoLo')
l = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[1],label='Lo')
a = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[2],label='Average')
h = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[3],label='Hi')
hh = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[4],label='HiHi')
ho = plt.scatter(random(10), random(10), marker='x', color=colors[4],label='High Outlier')
plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.05),
fancybox=True, shadow=True, ncol=4)
plt.show()